互联网+全数字病理科
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• 专科病理诊断准确性的提高：这个平台和技术，可以让医生有时间去 研究专科病理，有助于专科病理诊断准确性的提高。
• 专科化工作效率的提高：如果一个病理医师只看某个专科的病理，专 科病理涉及的信息量比系统病理少，减轻工作压力，提高工作效率。
切片数字化是大数据与计算机辅助诊断的基础
2016/11/17
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Page 7
医生工作站软件
Page 8
存储设备
• 根据科室每年需要数字化的切片量，确定购买服务 器的存储容量，及未来的存储规划
• 1. 本地存储服务器 存储近1-2年的活跃数据 优点：数据调用方便 缺点：购置及维护成本高
• 2. 云存储 1-2年前的不活跃数据 优点：维护方便、数据安全 缺点：数据调用慢、长期费用高
互联网+全数字病理科四大要素 • 数字切片扫描仪 • 软件系统 • 数据存储与分析 • 网络
Page 5
数字切片扫描仪
国外品牌 国内品牌
线扫描
面扫描
莱卡Aperio, 滨松 3Dhistech
江丰
优纳、麦克奥迪
• 扫描清晰度：200 X • 扫描速度: <2分钟/张 • 扫描稳定性:组织识别准确、可连续工作 • 可扩展性：荧光扫描
美国Mayo诊所等借助数字切片扫描仪开展520例ER和PR的多中心研究，显微镜下判 读与数字诊断结果高度一致
2016/11/17
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3. 数字化诊断新指标
病理图像形态特征的深度挖掘，产生诊断新指标，特别 诊断交界性肿瘤。（学术研究热点）
2016/11/17
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举例： 大阪大学提出的病理图像新指标：HOMO（穴）
2016/11/17
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4.大数据个性化诊断分析
整合病理学与其他临床大数据资源，结合文献经验，自 动给出参考诊断，同时为临床提供预后概率与治疗方案建议。 （类似于IBM Watson机器人）
•影像图像数据
•专家标注
•图像预处理
•病理图像数据
•训练集
•检测与分割
•辅助诊断支持
•腔镜图像数据
•特征提取
数字病理计算机分析的优势: •能自动地分析、分割、检测感兴趣区域 •能够定量地评估病变区域的恶性程度 •结果具有可重复性
Page 12
图像分析
计算机辅助诊断支持系统
手工标记特征
深度学习
图像识别
医学图像
大数据整合
放射组学
表型组学
基因蛋白组学
Image analysis and machine learning in digital pathology: Challenges and opportunities
Page 9
网络
• 专线：光纤专网 • 带宽：> 50M • 固定IP：保证访问稳定 • 网络安全：防火墙、VPN等
Page 10
小结
省级医院 市级医院 县级医院
数字扫描仪
高通量2-3台 高通量+低通量 低通量
软件
存储
网络
（网络平台， （当地、云） （IP、宽带）
医生工作站）
相对统一
100T-200T/年 >1G
Page 6
软件系统
• 扫描控制软件 • 数字病理切片管理软件 • 数字切片阅片软件（兼容主要格式） • 医生工作站软件
3.1. 与数字切片管理软件端口开放的互联互通 3.2. 与原有病理信息系统（PIS）接口开发与互 联互通 • 远程访问客户端软件（包括移动设备使用软件) • 远程会诊软件平台 • 病理科网络公共平台 • 图像分析和计算机辅助诊断软件 • 物联网病理科全流程监控
… 都是对全数字病理科的一种尝试
• 不单是一项技术，或是建立一个平台，将是对病理整体现 状的改变
• 一种模式和理念的创新
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互联网+全数字病理科将带来的三大改变
• 充分调动中国病理医生的潜能：中国病理医生不足，同时病理医师 资源却没有得到充分利用。利用这个平台和技术，基层病理医师 可以通过网上获得的病例，得到更多的诊断经验的积累，辅之有 效的学习和培训，提高诊断水平，分担上级医院会诊量，同时也 可以大大提高他们的收入，调动起他们的积极性，这也是中央提 出的分级医疗在病理科的最好实践。随着病理信息的全面数字化 和网络化，病理医生可以利用自己的碎片时间在网络上为病人提 供会诊服务，甚至会出现病理医生团队在网络上提供诊断服务。
1）对数字病理图像进行旋转、特殊结构测量、多图对比、 截图追踪等。（已实现，为基本功能） 2）通过图像搜索方式与现有文献中图像进行对比，辅助 医生快速做出诊断（已在开发，类似数字病理百科）
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Biblioteka Baidu
2. 图像识别&定量分析
利用图像分析技术，结合医生经验，对已有病理组 织学指标进行计数与定量。（出现多种相关产品）
• 计算机辅助诊断 • 建立完整的数字化病历档案 • 病人大数据 • 切片数字化归档管理
1.传统病理科 医院内网 3.全数字病理科
互联网+全数字病理科：初现端倪
• 特点：实现数字切片首诊，形成区域网络平台
• 成都市第一人民医院“互联网+全数字病理科” • 宁波市临床病理诊断中心数字切片冰冻会诊 • 南方医科大学·华银病理诊断中心数字切片冰冻会诊
Medical Image Analysis, Volume 33, 2016, 170–175
2016/11/17
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计算机辅助诊断应用的四个阶段
1. 基础图像测量与文献辅助 2. 图像识别&定量分析 3. 数字化诊断新指标 4. 大数据个性化诊断分析
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1. 基础图像测量与文献辅助
互联网+全数字病理科
2.远程会诊病理科
• 远程会诊 • 远程MDT • 冰冻快速诊断
切片部分数字化
互联网
• • • • • •
4.互联网+全数字病理科
医生远程访问和诊断 专科病理协作网络 医联体内病理分级诊疗 更强大的计算机辅助诊断 云端化存储与运算 质控
切片全数字化
• 教学 • 科研 • 科内会诊 • 院内MDT
•特征提取
•诊断指标开发
•基因测序数据
•机器学习
•自动评分
相对统一
50T/年
>200M
相对统一
8T/年
>50M
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组织病理图像分析研究的机遇
人工分析的缺陷: •主观性—分析的结论会随专家/单位的不同而不同 •耗时—图像尺寸大，而且组织类型多（大多为良性/正常） •定量性—无法使用定量的图像特征和度量方法 •一致性—不同专家之间的一致性非常得低
• 专科化工作效率的提高：如果一个病理医师只看某个专科的病理，专 科病理涉及的信息量比系统病理少，减轻工作压力，提高工作效率。
切片数字化是大数据与计算机辅助诊断的基础
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医生工作站软件
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存储设备
• 根据科室每年需要数字化的切片量，确定购买服务 器的存储容量，及未来的存储规划
• 1. 本地存储服务器 存储近1-2年的活跃数据 优点：数据调用方便 缺点：购置及维护成本高
• 2. 云存储 1-2年前的不活跃数据 优点：维护方便、数据安全 缺点：数据调用慢、长期费用高
互联网+全数字病理科四大要素 • 数字切片扫描仪 • 软件系统 • 数据存储与分析 • 网络
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数字切片扫描仪
国外品牌 国内品牌
线扫描
面扫描
莱卡Aperio, 滨松 3Dhistech
江丰
优纳、麦克奥迪
• 扫描清晰度：200 X • 扫描速度: <2分钟/张 • 扫描稳定性:组织识别准确、可连续工作 • 可扩展性：荧光扫描
美国Mayo诊所等借助数字切片扫描仪开展520例ER和PR的多中心研究，显微镜下判 读与数字诊断结果高度一致
2016/11/17
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3. 数字化诊断新指标
病理图像形态特征的深度挖掘，产生诊断新指标，特别 诊断交界性肿瘤。（学术研究热点）
2016/11/17
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举例： 大阪大学提出的病理图像新指标：HOMO（穴）
2016/11/17
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4.大数据个性化诊断分析
整合病理学与其他临床大数据资源，结合文献经验，自 动给出参考诊断，同时为临床提供预后概率与治疗方案建议。 （类似于IBM Watson机器人）
•影像图像数据
•专家标注
•图像预处理
•病理图像数据
•训练集
•检测与分割
•辅助诊断支持
•腔镜图像数据
•特征提取
数字病理计算机分析的优势: •能自动地分析、分割、检测感兴趣区域 •能够定量地评估病变区域的恶性程度 •结果具有可重复性
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图像分析
计算机辅助诊断支持系统
手工标记特征
深度学习
图像识别
医学图像
大数据整合
放射组学
表型组学
基因蛋白组学
Image analysis and machine learning in digital pathology: Challenges and opportunities
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网络
• 专线：光纤专网 • 带宽：> 50M • 固定IP：保证访问稳定 • 网络安全：防火墙、VPN等
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小结
省级医院 市级医院 县级医院
数字扫描仪
高通量2-3台 高通量+低通量 低通量
软件
存储
网络
（网络平台， （当地、云） （IP、宽带）
医生工作站）
相对统一
100T-200T/年 >1G
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软件系统
• 扫描控制软件 • 数字病理切片管理软件 • 数字切片阅片软件（兼容主要格式） • 医生工作站软件
3.1. 与数字切片管理软件端口开放的互联互通 3.2. 与原有病理信息系统（PIS）接口开发与互 联互通 • 远程访问客户端软件（包括移动设备使用软件) • 远程会诊软件平台 • 病理科网络公共平台 • 图像分析和计算机辅助诊断软件 • 物联网病理科全流程监控
… 都是对全数字病理科的一种尝试
• 不单是一项技术，或是建立一个平台，将是对病理整体现 状的改变
• 一种模式和理念的创新
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互联网+全数字病理科将带来的三大改变
• 充分调动中国病理医生的潜能：中国病理医生不足，同时病理医师 资源却没有得到充分利用。利用这个平台和技术，基层病理医师 可以通过网上获得的病例，得到更多的诊断经验的积累，辅之有 效的学习和培训，提高诊断水平，分担上级医院会诊量，同时也 可以大大提高他们的收入，调动起他们的积极性，这也是中央提 出的分级医疗在病理科的最好实践。随着病理信息的全面数字化 和网络化，病理医生可以利用自己的碎片时间在网络上为病人提 供会诊服务，甚至会出现病理医生团队在网络上提供诊断服务。
1）对数字病理图像进行旋转、特殊结构测量、多图对比、 截图追踪等。（已实现，为基本功能） 2）通过图像搜索方式与现有文献中图像进行对比，辅助 医生快速做出诊断（已在开发，类似数字病理百科）
2016/11/17
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Biblioteka Baidu
2. 图像识别&定量分析
利用图像分析技术，结合医生经验，对已有病理组 织学指标进行计数与定量。（出现多种相关产品）
• 计算机辅助诊断 • 建立完整的数字化病历档案 • 病人大数据 • 切片数字化归档管理
1.传统病理科 医院内网 3.全数字病理科
互联网+全数字病理科：初现端倪
• 特点：实现数字切片首诊，形成区域网络平台
• 成都市第一人民医院“互联网+全数字病理科” • 宁波市临床病理诊断中心数字切片冰冻会诊 • 南方医科大学·华银病理诊断中心数字切片冰冻会诊
Medical Image Analysis, Volume 33, 2016, 170–175
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计算机辅助诊断应用的四个阶段
1. 基础图像测量与文献辅助 2. 图像识别&定量分析 3. 数字化诊断新指标 4. 大数据个性化诊断分析
2016/11/17
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1. 基础图像测量与文献辅助
互联网+全数字病理科
2.远程会诊病理科
• 远程会诊 • 远程MDT • 冰冻快速诊断
切片部分数字化
互联网
• • • • • •
4.互联网+全数字病理科
医生远程访问和诊断 专科病理协作网络 医联体内病理分级诊疗 更强大的计算机辅助诊断 云端化存储与运算 质控
切片全数字化
• 教学 • 科研 • 科内会诊 • 院内MDT
•特征提取
•诊断指标开发
•基因测序数据
•机器学习
•自动评分
相对统一
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8T/年
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组织病理图像分析研究的机遇
人工分析的缺陷: •主观性—分析的结论会随专家/单位的不同而不同 •耗时—图像尺寸大，而且组织类型多（大多为良性/正常） •定量性—无法使用定量的图像特征和度量方法 •一致性—不同专家之间的一致性非常得低